# language: zh-CN
# 需求ID: REQ-012
# SRS需求: SRS-012 性能监控和优化
# Feature ID: F-012
# 用户故事: US-034, US-035, US-036, US-037
功能: 性能监控
  作为系统管理员
  我希望系统提供全面的性能监控
  以便及时发现和解决性能问题

  背景:
    假设我是一个系统管理员
    并且我需要监控系统性能
    并且我需要及时发现性能瓶颈
    并且我需要优化系统资源使用

  # US-034: 作为系统管理员，我希望系统能够实时监控查询性能和资源使用情况，以便及时发现性能瓶颈
  场景: 查询性能监控
    假设系统正在处理各种数据库查询
    当执行查询操作时
    那么应该收集查询性能指标:
      """
      {
        "queryId": "q_20240115_103045_001",
        "sql": "SELECT * FROM users WHERE status = ? ORDER BY created_at DESC LIMIT ?",
        "parameters": ["active", 20],
        "executionTime": 45.2,      // 执行时间(ms)
        "planningTime": 2.1,        // 规划时间(ms)
        "rowsReturned": 18,         // 返回行数
        "rowsExamined": 1520,       // 扫描行数
        "indexUsed": ["idx_users_status", "idx_users_created_at"],
        "cacheHit": false,          // 缓存命中
        "connectionId": "conn_001",
        "timestamp": "2024-01-15T10:30:45.123Z"
      }
      """
    并且应该识别慢查询（>100ms）
    并且应该记录查询执行计划
    并且应该统计查询频率和模式

  场景: 实时性能指标收集
    假设系统需要实时监控性能
    当系统运行时
    那么应该每秒收集性能指标:
      """
      {
        "timestamp": "2024-01-15T10:30:45Z",
        "database": {
          "connections": {
            "active": 15,
            "idle": 5,
            "total": 20,
            "maxPool": 50
          },
          "queries": {
            "qps": 245,              // 每秒查询数
            "avgResponseTime": 12.5, // 平均响应时间(ms)
            "slowQueries": 3,        // 慢查询数量
            "errorRate": 0.002       // 错误率
          },
          "locks": {
            "waiting": 2,
            "deadlocks": 0
          }
        },
        "application": {
          "memory": {
            "used": 512,             // MB
            "total": 1024,           // MB
            "heapUsed": 256,         // MB
            "heapTotal": 512         // MB
          },
          "cpu": {
            "usage": 0.35,           // 35%
            "loadAverage": [1.2, 1.1, 0.9]
          },
          "gc": {
            "collections": 15,
            "totalTime": 45.2,       // ms
            "avgTime": 3.01          // ms
          }
        },
        "cache": {
          "hitRate": 0.85,
          "memoryUsage": 0.72,
          "evictions": 12
        }
      }
      """
    并且应该支持指标的历史存储
    并且应该计算性能趋势

  # US-035: 作为系统管理员，我希望系统能够自动分析慢查询并提供优化建议，以便提升系统性能
  场景: 慢查询分析和优化建议
    假设系统检测到慢查询
    当查询执行时间超过阈值时:
      """
      {
        "query": "SELECT u.*, p.* FROM users u LEFT JOIN profiles p ON u.id = p.user_id WHERE u.created_at > ? AND u.status IN (?, ?, ?) ORDER BY u.created_at DESC",
        "executionTime": 1250.5,
        "rowsExamined": 50000,
        "rowsReturned": 25,
        "indexesUsed": [],
        "fullTableScan": true
      }
      """
    那么应该生成优化建议:
      """
      {
        "severity": "HIGH",
        "issues": [
          {
            "type": "MISSING_INDEX",
            "description": "查询在users表上进行全表扫描",
            "suggestion": "CREATE INDEX idx_users_created_status ON users(created_at, status)",
            "estimatedImprovement": "90% faster"
          },
          {
            "type": "INEFFICIENT_JOIN",
            "description": "LEFT JOIN可能返回大量NULL值",
            "suggestion": "考虑使用INNER JOIN或添加WHERE条件过滤",
            "estimatedImprovement": "50% fewer rows"
          }
        ],
        "queryRewrite": "SELECT u.*, p.* FROM users u INNER JOIN profiles p ON u.id = p.user_id WHERE u.created_at > ? AND u.status IN (?, ?, ?) ORDER BY u.created_at DESC"
      }
      """
    并且应该自动创建性能改进任务
    并且应该跟踪优化效果

  # US-036: 作为系统管理员，我希望系统能够监控资源使用并及时告警，以便预防系统故障
  场景: 资源使用监控和告警
    假设系统资源使用异常
    当监控到以下情况时:
      | 指标类型     | 当前值 | 阈值   | 状态   |
      | CPU使用率    | 85%    | 80%    | 警告   |
      | 内存使用率   | 92%    | 90%    | 严重   |
      | 数据库连接   | 48/50  | 45/50  | 警告   |
      | 磁盘使用率   | 88%    | 85%    | 警告   |
      | 查询响应时间 | 250ms  | 200ms  | 警告   |
    那么应该触发相应级别的告警
    并且应该发送通知给运维团队:
      """
      {
        "alertId": "alert_20240115_103045",
        "severity": "CRITICAL",
        "title": "内存使用率过高",
        "description": "应用内存使用率达到92%，超过90%阈值",
        "metrics": {
          "current": "92%",
          "threshold": "90%",
          "trend": "increasing"
        },
        "suggestions": [
          "检查内存泄漏",
          "增加服务器内存",
          "优化缓存策略"
        ],
        "runbook": "https://wiki.company.com/runbooks/high-memory-usage"
      }
      """
    并且应该记录告警历史
    并且应该支持告警升级机制

  场景: 性能基线建立和异常检测
    假设系统需要建立性能基线
    当系统运行一段时间后
    那么应该分析历史性能数据
    并且应该建立性能基线:
      """
      {
        "baseline": {
          "queryResponseTime": {
            "p50": 15.2,    // 50%分位数
            "p90": 45.8,    // 90%分位数
            "p95": 78.5,    // 95%分位数
            "p99": 156.2    // 99%分位数
          },
          "throughput": {
            "avgQPS": 180,
            "peakQPS": 350,
            "minQPS": 45
          },
          "resourceUsage": {
            "avgCPU": 0.25,
            "avgMemory": 0.65,
            "avgConnections": 12
          }
        },
        "anomalyThresholds": {
          "responseTime": "baseline.p95 * 1.5",
          "errorRate": "baseline.errorRate * 2",
          "throughput": "baseline.avgQPS * 0.5"
        }
      }
      """
    并且应该使用机器学习检测异常
    并且应该自动调整异常检测阈值

  场景: 分布式追踪和链路分析
    假设请求跨越多个服务组件
    当处理复杂业务请求时
    那么应该生成分布式追踪信息:
      """
      {
        "traceId": "trace_20240115_103045_abc123",
        "spans": [
          {
            "spanId": "span_001",
            "operationName": "HTTP GET /api/users/123",
            "startTime": "2024-01-15T10:30:45.100Z",
            "duration": 125.5,
            "tags": {
              "http.method": "GET",
              "http.url": "/api/users/123",
              "http.status_code": 200
            }
          },
          {
            "spanId": "span_002",
            "parentSpanId": "span_001",
            "operationName": "UserRepository.findById",
            "startTime": "2024-01-15T10:30:45.105Z",
            "duration": 45.2,
            "tags": {
              "db.type": "postgresql",
              "db.statement": "SELECT * FROM users WHERE id = $1"
            }
          },
          {
            "spanId": "span_003",
            "parentSpanId": "span_001",
            "operationName": "Cache.get",
            "startTime": "2024-01-15T10:30:45.102Z",
            "duration": 2.1,
            "tags": {
              "cache.hit": false,
              "cache.key": "User:123"
            }
          }
        ]
      }
      """
    并且应该分析请求链路性能
    并且应该识别性能瓶颈组件
    并且应该支持链路可视化

  # US-037: 作为系统管理员，我希望系统能够提供性能报告和测试集成，以便持续优化系统性能
  场景: 自动性能优化建议
    假设系统分析了性能数据
    当检测到性能优化机会时
    那么应该生成自动优化建议:
      """
      {
        "optimizations": [
          {
            "type": "INDEX_RECOMMENDATION",
            "priority": "HIGH",
            "description": "为users表的(status, created_at)字段组合创建索引",
            "impact": {
              "affectedQueries": 15,
              "estimatedSpeedup": "85%",
              "dailySavings": "2.5 hours CPU time"
            },
            "implementation": {
              "sql": "CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_users_status_created ON users(status, created_at);",
              "estimatedTime": "5 minutes",
              "diskSpace": "50MB"
            }
          },
          {
            "type": "CACHE_OPTIMIZATION",
            "priority": "MEDIUM",
            "description": "增加用户配置数据的缓存TTL",
            "impact": {
              "cacheHitRateImprovement": "15%",
              "reducedDBLoad": "20%"
            },
            "implementation": {
              "config": "cache.userConfig.ttl: 3600 -> 7200",
              "riskLevel": "LOW"
            }
          }
        ]
      }
      """
    并且应该评估优化的风险和收益
    并且应该支持一键应用优化
    并且应该跟踪优化效果

  场景: 性能报告生成
    假设需要生成定期性能报告
    当到达报告生成时间时
    那么应该生成综合性能报告:
      """
      {
        "reportPeriod": "2024-01-08 to 2024-01-14",
        "summary": {
          "overallHealth": "GOOD",
          "avgResponseTime": 18.5,
          "totalQueries": 1250000,
          "errorRate": 0.0015,
          "uptime": "99.95%"
        },
        "trends": {
          "responseTime": {
            "trend": "improving",
            "change": "-12%"
          },
          "throughput": {
            "trend": "stable",
            "change": "+2%"
          },
          "errorRate": {
            "trend": "improving",
            "change": "-25%"
          }
        },
        "topIssues": [
          {
            "issue": "慢查询增加",
            "impact": "MEDIUM",
            "frequency": 45,
            "recommendation": "优化用户搜索查询的索引"
          }
        ],
        "achievements": [
          "成功优化了订单查询，响应时间减少60%",
          "缓存命中率提升到85%",
          "数据库连接池优化，减少连接等待"
        ]
      }
      """
    并且应该支持多种报告格式（PDF、HTML、JSON）
    并且应该自动发送给相关团队
    并且应该支持报告的定制化配置

  场景: 性能测试集成
    假设需要进行性能测试
    当执行性能测试时
    那么应该集成性能测试工具
    并且应该记录测试基准数据:
      """
      {
        "testSuite": "user_api_load_test",
        "testConfig": {
          "virtualUsers": 100,
          "duration": "10m",
          "rampUp": "2m",
          "scenarios": [
            "create_user",
            "get_user",
            "update_user",
            "search_users"
          ]
        },
        "results": {
          "totalRequests": 50000,
          "successRate": 99.8,
          "avgResponseTime": 25.5,
          "p95ResponseTime": 78.2,
          "maxResponseTime": 156.8,
          "throughput": 83.3,
          "errorsByType": {
            "timeout": 15,
            "connection_error": 8,
            "server_error": 2
          }
        }
      }
      """
    并且应该与生产性能数据对比
    并且应该生成性能回归报告
    并且应该支持自动化性能测试流水线